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多目标贝叶斯优化 (MOBO)
使用代理模型来引导帕累托前沿搜索的贝叶斯优化扩展方法，以最少的高成本评估次数实现优化目标。
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多目标高斯过程
每个目标函数都由独立的高斯过程建模的代理模型，能够捕捉目标之间的不确定性和相关性。
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多目标采集函数
基于代理模型的预测和不确定性，在探索与利用之间权衡选择下一个评估点的准则。
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期望超体积改进 (EHVI)
计算如果评估新点，当前帕累托前沿超体积期望改进量的采集函数。
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帕累托前沿期望改进 (PFEI)
基于非支配概率，评估新点对帕累托前沿潜在改进的采集函数。
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多目标下界置信度准则 (LCB)
悲观型采集函数，通过优化每个目标预测均值和方差的线性组合来进行决策。
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前沿多样性优化
旨在保持帕累托前沿解的良好分布，避免解集中在目标空间单一区域的策略。
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标量化
通过加权不同目标将多目标问题转化为单目标问题的技术，常用于定义采集函数。
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克里金多目标优化
使用高斯过程进行多目标建模的同义词，源自地质统计学领域，其中克里金法是一种插值方法。
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Epsilon指标
一种质量度量，通过测量需要将一个前沿退化多少才能支配另一个前沿，来量化一组解相对于另一组解的最差性能。
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基于分解的多目标贝叶斯优化
将多目标问题分解为多个单目标子问题的方法，每个子问题通过标准贝叶斯优化来解决。
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批量贝叶斯多目标优化
多目标贝叶斯优化的变体，其中同时选择多个点进行评估，通常并行进行，以加速优化过程。
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